올해 미국 라스베가스에서 열린 CES 2017이 끝났다. 보통 1년의 전자제품 및 가전제품의 진행방향을 가늠케 하는 행사가 가전제품이나 전자제품 쪽으로는 CES가 있고 모바일로는 2월말에 개최하는 MWC가 있다. 물론 CES에서 모바일 제품이 안나오는 것이 아니고 MWC에서는 모바일 제품만 나오는 것도 아니다. 하지만 CES는 주로 가전제품이 중심이고 MWC는 모바일 제품들이 중심이기 때문에 그 행사들을 보면서 그 해의 모바일 트랜드와 가전, 전자제품 트랜드를 살펴볼 수 있는 것이다. 그리고 이번 CES 2017을 통해서 올해 가전제품 및 전자제품의 트랜드를 좀 살펴볼 수 있었다.


예전과는 다른 CES의 분위기


보통 CES라고 하면 가전, 우리가 흔히 얘기하는 백색가전들이 주류를 이룬다고 생각한다. 대표적인 제품이 TV가 될 것이고 그 외에 세탁기, 냉장고 등 백색가전이라 불리는 제품들이 주류를 이룰 것이라고 생각한다. 물론 이번 CES 2017에서도 백색가전 제품들이 많이 나왔다. 하지만 언론을 통해서 살펴본 이번 CES 2017는 가전보다는 마치 자동차 전시회를 보는 듯한 느낌이 강하다고 한다. 자율주행기술이 탑재된 스마트 자동차 제품들이 잔뜩 나왔기 때문이다. 그 외에 로봇들도 많이 나왔다고 한다. 예전에도 로봇 청소기들은 많이 나왔지만 이번 CES 2017에서 나온 로봇들은 인공지능 기반의 개인비서 서비스를 수행할 수 있는 그런 로봇들이 잔뜩 나왔다고 한다. 일본 소프트뱅크가 만든 인공지능 로봇인 페퍼와 비슷한 계열의 로봇들이 잔뜩 나왔다고 한다. 그리고 로봇 계열과 비슷한 인공지능 기술이 탑재된 홈 허브 계열 단말기들도 잔뜩 나왔다. 아마존의 알렉사를 탑재한 홈 허브들도 있었고 구글 홈을 탑재한 모델도 선보인 듯 싶다. 여하튼 이번 CES 2017은 작년까지의 CES와는 좀 다른 분위기를 선보였다고 하는 것이 많은 전문가들의 얘기다.

이미 자율주행 자동차나 인공지능 기반의 로봇, 홈 허브에 대해서는 많은 언론들이 얘기를 했으며 다른 블로거들도 언급을 했기 떄문에 이에 대해서는 따로 얘기를 하지는 않겠다. 자동차와 로봇 외에도 VR 및 드론 제품들도 많이 선보였다고 하는데 자동차와 로봇에 상대적으로 좀 밀린다는 느낌도 있고 말이지. VR은 본격적으로 MR쪽으로 방향을 틀어 실사에서 가상을 구현하는 것이 이제는 대세가 된 듯 싶고 드론은 이제 대중화에 들어서기 직전까지 왔다는 생각이 들기는 했다.


CES 2017의 거대한 흐름, 인공지능


내 경우에는 이번 CES 2017에서 선보인 다양한 기술들, 제품들을 보면서 3가지의 키워드가 떠올랐다. ARM, 엔비디아(nVidia), 그리고 알렉사(Alexa)가 그 주인공이다. 이 3가지 키워드의 이면에는 다름아닌 인공지능이 있다. 3가지 키워드를 조합하면 빅데이터 분석, 그리고 인공지능이라는 것을 유추할 수 있기 때문이다.


BMW


자율주행자동차의 자율주행 기술 역시 인공지능을 기반으로 움직이는 것이다. 수많은 센서들을 통해 데이터를 수집하고 그것을 분석하여 정확한 판단을 내려 사용자가 원하는 목적지까지 제대로 자동으로 운전하게 하는 그 액션에는 센서 데이터를 수집하는 IoT 기술이 있으며 그 데이터를 빠른 시간에 분석하는 빅데이터 기술이 있다. 물론 빅데이터 기술이 대용량 데이터를 수집하여 처리하는 기술이기는 하지만 그 많은 데이터를 빠른 시간에 수집하고 처리하는 기술 자체는 반드시 대용량 데이터에서만 사용해야 한다고 고정된 것도 아니다. 빠른 수집 및 처리 기술은 용량이 적은 데이터라도 효율적으로 처리하는데 있어 자동차와 같이 시스템 리소스가 제한적인 상황에서는 꼭 필요한 기술이기에 충분히 도입 가능한 시나리오라는 생각이 든다. 그리고 그런 데이터 처리를 통한 판단은 역시나 인공지능 알고리즘을 통해 진행되며 그 판단의 결과로 자동차를 제어하기 떄문에 자율주행기술 역시 인공지능을 기반으로 하는 기술이라고 충분히 생각할 수 있다.


LG Hub Robot


로봇이나 홈 허브는 뭐 두말할 것 없이 인공지능 기반으로 움직이는 것이다. 음성인식을 통해 정확한 문장을 뽑아내고 그것을 자연어 처리로 인식하고 인식된 내용을 처리하는 과정은 우리가 그동안 알고 있었던 인공지능 기반의 모바일 개인비서 서비스인 애플의 시리나 MS의 코타나, 구글의 구글 나우(이후에는 구글 어시스던트가 되겠지만)에서 보여줬던 그것과 비슷하다. 그리고 이번에 선보인 로봇이나 홈 허브 제품들을 보면 모바일에 국한되지 않고 로봇을 직접 움직여서 액션을 취하게 한다던지 집안의 다양한 제품들과 연결되어 액션을 취하게 한다던지 하는 등 좀 더 범위가 확대되었다고 보여진다. 물론 인터넷에서 정보를 찾아서 보여준다던지 개인의 스케쥴을 확인하고 알려주거나 극장이나 음식점 예약을 한다던지 하는 등의 기존 시리나 구글 어시스던트, 코타나가 했었던 작업도 마찬가지로 다 보여주면서 말이다. 로봇이나 홈 허브에는 이번에는 아마존의 알렉사가 많이 채택이 되었는데 이는 아마존의 알렉사가 갖고 있는 엄청난 양의 데이터베이스와 알렉사 자체의 성능이 이제는 안정화 단계에 들어섰기 때문이 아닐까 하는 생각이 든다. 애플의 시리는 애플 제품에만 허용이 된 상태이며 구글의 구글 어시스던트는 이제 오픈된 상황이라 확산에는 시간이 걸리기 때문이라는 생각도 들고 말이다. 로봇과 홈 허브 외에도 냉장고나 세탁기에도 알렉사를 채택하여 자동으로 알렉사를 통해 아마존에서 식자제를 구입하게 한다던지 하는 액션이 가능하게 한 제품들도 많이 선보였다. 여하튼간에 집안에서의 인공지능을 활용한 다양한 가젯들이 많이 선보였고 그 기반에는 인공지능 기술이 있다는 생각이 든다.


nVidia, ARM, 그리고 Alexa


앞서 3가지 키워드를 얘기했는데 ARM, 엔비디아, 알렉사가 왜 떠올랐는지 얘기를 해볼까 한다.


CES 2017에서 키노트를 하고 있는 nVidia


인공지능 기술의 기반에는 대용량 데이터의 빠른 수집 및 처리 기술이 있고 스스로 학습하는 머신러닝 기술이 있다. 인공지능 분야에 있어서 플랫폼으로나 하드웨어로 보나 어찌되었던 가장 많이 움직이는 회사가 엔비디아다. 엔비디아는 원래 그래픽 프로세서 및 그래픽 카드를 만드는 회사이지만 최근에는 스스로가 인공지능 플랫폼과 서비스, 솔루션을 만들어서 제공하고 있다고 얘기를 한다. 이 이면에는 엔비디아의 GPU가 인공지능 처리에 있어서 고속 처리가 가능한 시스템의 핵심에 있기 때문이라고 본다. 인텔이나 AMD 등에서 만드는 CPU도 고속처리가 가능하기는 하지만 다양한 명령어 세트를 미리 구비해두고 처리하는 x86 기반의 CISC 형식의 CPU보다는 기본이 되는 명령어 세트를 구비해두고 필요에 따라 조합하여 처리하는 RISC 형식의 GPU가 상대적으로 속도가 빠르고 전력 소비량이 덜하다고 알려져있다. 그래서 GPU 기술이 가장 발달되었다고 일반적으로 알려진 엔비디아가 GPU를 통해 고속 병렬 컴퓨팅을 구현하고 그것이 인공지능 플랫폼에 적용되어 효과를 보기 시작하니 엔비디아가 자연스럽게 인공지능 플랫폼 세계에서 나름 이름을 떨치기 시작한 것이 아닐까 하는 생각을 해본다. 실제로 CES 2017의 기조연설을 엔비디아의 CEO인 제슨 황은 인공지능에 대해서 여러번 강조하기도 했다. 그리고 인공지능 플랫폼이 점점 확산될수록 가장 웃는 기업은 엔비디아가 아닐까 하는 생각을 해보기도 했다.

ARM의 경우는 IoT와 관계가 있다. 또 GPU와 관계가 있기도 하다. 일단 GPU의 기반은 ARM이라고 알고 있다. 엔비디아의 AP인 테그라도 그렇고 그래픽 카드에 탑재된 GPU의 기반이 ARM이라는 얘기다(2014년에 엔비디아가 64비트 ARM 아키텍쳐를 도입했는데 GPU 자체는 그 전부터 ARM 아키텍처를 사용한 듯 싶다). 앞서 얘기했듯 x86 기반의 CPU는 CISC 방식으로 수많은 명령어 세트를 갖고 있어서 그것을 기반으로 처리를 진행한다. 하지만 ARM의 경우에는 RISC 방식으로 필요한 명령어 세트만 갖고 있고 필요에 따라 조합하여 처리하는 방식이다. 그렇기 때문에 경량화, 소형화가 가능하다. 물론 x86 기반의 CPU들도 조합을 통해 처리를 하기도 하지만 ARM과 비교할 때 상대적으로 무겁다. 물론 단일 CPU의 처리 방식으로 컴퓨팅 파워는 CISC 방식의 x86 기반 CPU가 더 강하지만 고속 병렬처리 방식으로 할 때에는 RISC 방식의 ARM 기반 GPU가 훨씬 효율적이라는 생각이 든다.

또 ARM은 앞서 언급한 것처럼 IoT와 관계가 있다. 인공지능과 IoT가 무슨 관계냐고 얘기할 수 있겠지만 실제로 수많은 데이터를 수집하고 그것을 바탕으로 판단 근거를 만들고 실행하는 인공지능 프로세싱의 데이터 수집 기반 중 하나가 IoT이며 IoT 단말기에 들어가는 칩셋의 기반이 되는 것이 ARM이라고 한다면 왜 그런지 알 수 있지 않을까 싶다. IoT 단말기들은 대부분이 소형이기 때문에 PC나 스마트폰, 태블릿 등 시스템 자원을 충분히 사용할 수 있는 상황이 아닌 적은 시스템 자원을 사용해야 하는 제약이 있다. 그렇다보니 디자인도 고려해야 하고 사이즈도 고려해야 하다보니 그 안의 칩셋의 규모도 작을 수 밖에 없고 거기에 가장 적절한 칩셋 아키텍처가 ARM이기 때문에 IoT 단말기 시장에서 ARM 기반의 칩셋들이 많이 이용되고 있다. 작은데다가 적은 시스템 자원으로도 효과적으로 원하는 작업을 수행할 수 있기 때문에 IoT 시장에서 메인 칩셋 아키텍처로 자리를 잡았고 그것이 또 인공지능의 기반이 되는 센서에 핵심이 되기 때문에 인공지능의 뒤에 ARM이 큰 역할을 하고 있다고 해도 과언은 아니라는 생각이 든다.

마지막으로 알렉사 얘기를 해야 하는데 아마존의 인공지능 비서 서비스인 알렉사는 아마존의 에코 닷(인공지능 스피커 계열의 단말기)에 탑재되어 있는 서비스라고 생각하고 있었는데 많은 인공지능 비서를 탑재한 단말기에서 알렉사를 지원하기 시작하면서 인공지능 서비스의 대명사로 자리를 잡아가고 있다는 생각이 든다. 이번 CES 2017에서 아마존은 참여를 하지 않았는데 가장 많이 언급이 된 기업이 아닐까 하는 생각이 드는게 바로 알렉사를 탑재한 수많은 인공지능 비서 단말기, 로봇, 가전 제품들이 나왔기 때문이다. 예를 들어, LG의 스마트 인스타뷰 냉장고에도 알렉사가 탑재되어 있었고 자동차 회사인 포드 역시 알렉사를 통해 자동차를 제어할 수 있는 기능을 선보였다. 그 외에도 많은 제품에서 알렉사가 탑재되어 다양한 서비스를 제공할 수 있게 했다. 알렉사 외에도 자체적으로 인공지능 서비스를 구축해서 제공하는 경우도 있었고 아마 잘 알려지지는 않았지만 구글 어시스던트를 탑재한 제품들도 있지 않았을까 생각이 든다. 어찌되었던 아마존의 알렉사는 2014년에 처음 선보인 이후 지속적으로 안정화 및 성능 고도화를 거쳐서 이제는 보급에 단계에 이르렀더는 생각이 들고 향후 인공지능 서비스를 얘기할 때 애플의 시리, MS의 코타나, 구글의 구글 어시스던트보다 아마존의 알렉사가 더 많이 언급이 되지 않겠는가 하는 생각도 들었다. 뭐 시리나 코타나, 구글 어시스던트도 충분히 인공지능 비서 서비스로서의 안정성과 성능은 갖췄지만 이번 CES 2017을 통해서 일약 스타가 된 알렉사로 인해 왠지 그 자리를 빼앗긴 느낌이 들었다.


이번 CES 2017에서 아마존의 에코 닷은 없었지만 알렉사는 잔뜩 있었다


이렇게 간단하게(?) 이번 CES 2017을 통해서 살펴본 올해 2017년의 IT 트랜드가 뭐가 될지를 좀 살펴봤다. CES 2017에는 자율주행자동차나 드론, VR, 로봇, 또 TV를 비롯하여 수많은 가전기기들이 선보였는데 그 뒤에는 인공지능이 자리를 잡고 있지 않느냐라는 생각이 들었고 인공지능이 대세가 되면서 가장 해택을 볼 기업이나 서비스로 GPU의 강자인 엔비디아와 모바일 아키텍쳐의 강자인 ARM, 그리고 인공지능 서비스 분야의 일약 스타가 된 아마존의 알렉사가 떠올랐다는 정도로 마무리를 지을까 한다.

ps) 2017년 첫 포스팅인데 왠지 일에 밀려서 그냥 제대로 정리도 분석도 못하고 생각나는대로 쭉쭉 적어보다보니 제대로 정돈도 안되는 듯 싶다. 다음에 잘 써야지 -.-;

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